绘制不同图层中的线 - ggplot2 [英] Plot lines in different layers- ggplot2

问题描述

我有三个看起来与这些相似的向量，在R中我想将它们绘制在同一个图上

 b <-c（0.3,2.3,9,9,5,12）
c <-c（3 ，7，9，7，6，10）
  

有谁知道我可以使用下列命令ggplot2软件包？

 颜色<  -  rainbow（3）
 plot（a，col = colors [1] ，type =l，ylim = c（min（m），max（m）），
 xlab =time [h]，main =bla）
 lines（b，col = color [2]）
 lines（c，col = colors [3]）
 legend（x =bottomright，legend = c（a，b，c）， 
 col = c（colors [1]，colors [2]，colors [3]），pch = 19，inset = 0.01）
  

我只能设法绘制单个线条或使用faceting来绘制它们 - 通过从矢量创建一个数据框。

欢呼！

解决方案

是的，我们做。

您的数据在我们的数据框中e melt 将其转换为'long'格式：

  dat <  -  data.frame（a = a，b = b，c = c）
 dat < -  melt（dat）
  

接下来我们在数据框中添加一个明确的'x'变量：

$ $ p $ $ $ $ $ $ $ $ x< - rep（1：6，times = 3）

最后，使用以下代码：

  ggplot（dat，aes（x = x，y = value））+ 
 geom_line （aes（color = variable））+ 
 scale_colour_manual（values = colors）+ 
 labs（x =time [h]，y =a，color =）+ 
 opts（title =bla）
  

I have three vectors that look similar to these ones, in R and I would like to plot them on the same plot

a <- c(3, 6, 16, 17, 11, 21)
b <- c(0.3, 2.3, 9, 9, 5 ,12)
c <- c(3, 7, 9, 7, 6, 10)

Does anyone know can I write the following commands using the ggplot2 package?

colours <- rainbow(3)
plot(a, col=colours[1], type="l", ylim=c(min(m), max(m)),
     xlab="time[h]", main="bla")
lines(b, col=colours[2])
lines(c, col=colours[3])
legend(x="bottomright", legend=c("a","b", "c"),
       col=c(colours[1],colours[2],colours[3]), pch=19, inset=0.01)

I have only managed to plot individual lines or to plot them using faceting- by creating a data frame from the vectors.

Cheers!

解决方案

Yes, we do.

First, place your data in a data frame and use melt to transform it to a 'long' format:

dat <- data.frame(a=a,b=b,c=c)
dat <- melt(dat)

next we add an explicit 'x' variable to our data frame:

dat$x <- rep(1:6,times=3)

Finally, we can plot the graph using the following code:

ggplot(dat,aes(x=x,y=value)) + 
    geom_line(aes(colour=variable)) + 
    scale_colour_manual(values=colours) + 
    labs(x="time[h]",y="a",colour="") + 
    opts(title="bla")

这篇关于绘制不同图层中的线 - ggplot2的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！